以下是为新手提供的学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 7. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是一些可以进行搜索推荐音乐的 AI 应用： ：人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记，适合任何以音乐发现为业务的人。 ：用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 ：发现将音乐从歌曲和播放列表的束缚中解放出来的艺术家。 ：每次播放公平报酬。 （被 SoundCloud 收购）：使用人工智能帮助自动化您的工作流程。 （被 Spotify 收购）：构建人工智能驱动的音乐应用程序。 ：用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 （被 SongTradr 收购）：B2B AI 音乐元数据服务，例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 ：基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 ：寻找最好的音乐，讲述更好的故事，扩大你的听众。人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 ：音乐识别和版权合规性。音频指纹、大规模翻唱识别。

在 webui 中找到添加的 flux 模型的方法如下： 首先，您可以安装 Civitai 助手插件。如果您上不了 C 站，可以去我的百度云盘里下载，然后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。 另外，下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion。 2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录。 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录。 模型的类型可以通过检测。安装 Civitai 助手插件后，它可以自动扫描您的所有文件，如果您的模型是从 C 站下载的，它会帮您自动匹配好缩略图。点击刷新旁边的按钮，再把鼠标放在模型的名字上，可以看见新的四个图标：?:用当前生成图替换为预览图；?:在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面；?:一键添加这个模型的触发词到关键词输入框；?:一键使用这个模型预览图所使用的关键词。

超网络模型（Hypernetwork）在 Stable Diffusion 中主要是针对画风进行训练的一种模型。它通常是一个带有 dropout 和 activation 的完全连接的线性神经网络，用于调整模型的神经网络权重，从而实现对风格的微调。 Hypernetwork 可以像 Lora 一样被加载进来，比如用于生成卡通 Q 版头像、蒸汽波风格、油画风格等。其文件后缀通常为.pt 或者.safetensors，体积一般在 20M 200M 之间，模型目录为 WebUI 下的 models/hypernetworks。在使用时，可以在 Hypernetworks 菜单中点击使用，也可以通过 Prompt 调用。 此外，Hypernetwork 对 text embedding 进行预处理，在推理阶段，它也是模型权重调整的一部分。

以下为您推荐一些好用的论文写作相关的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 百度学术智能助手：结合百度的自然语言处理和大数据分析技术，可快速查找资料、提供推荐、整合及趋势分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 知网 AI 智能写作：适用于各类文档写作场景，如研究报告等。 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境的 Jupyter 笔记本，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 MJ 生成 logo 的相关信息： 1. 在使用最新的 6.0 model 的 MJ 时，有一些注意事项。MJ 具有图生图的功能，命令为 /describe，选择 image 上传本地图片可获取四条提示词，点击下方标签能直接生成对应提示词的四张图。需要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16，可手动修改比例以减少返工。可以对比反推的词和对标的相似程度并自行微调，也可以使用分享的提示词，如“Anthropomorphic（mice）,fashion runway,whole body,（wearing red 东北 big flower jacket）,anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw 中文：拟人（老鼠），时尚 t 台，全身，（穿着红色东北大花夹克），拟人，高端设计风格，酷炫，修长身材，米兰时装秀，全身，动态捕捉 t 台秀，正面视角，面向镜头”。 2. 关于中秋节元素的 mj 出图，关键词为“3d,round crystal mooncake,translucent,high angle,light orange and light yellow,blue background,glowing moon and stars,pastel colors niji 5 3d，圆形水晶月饼，半透明，高角度，浅橙色和浅黄色，蓝色背景，发光的月亮和星星，柔和的颜色niji 5”，图片可通过 sd 放大，模型为 arteyou_alpha1，重回幅度为 0.3。 3. MewXAI 中的 MJ 绘画创意度和想象力极高，在摄影照片、海报、logo 设计、3D 模型、表情包制作等方面表现出色。MewXAI 还包括 MX 绘画、MX Cute、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等功能。其中 MX Cute 是团队自研的可爱风动漫大模型，边缘检测可对草图上色，室内设计能根据上传空间图完成多种风格的设计，姿态检测能精准控制人物动作，AI 艺术二维码能创建艺术二维码，AI 艺术字能融入光影文字等元素。

以下是一些可以生成 Logo 的 AI 产品： 1. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户的品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择设计元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，能根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 在即梦 AI 中，生成 Logo 的步骤如下： 1. 在即梦左侧点击「智能画布」「上传图片」，上传一张 Logo 图，点击「图生图」，输入描述词，参考程度为 55 ，选择「轮廓边缘」，点击立即生成。 2. 右侧图层可看到 4 张图，选择喜欢的图；若不喜欢，可用局部重绘、消除笔等功能调整，也可重新生成。 制作一个乐高 Logo 的 STL 文件的步骤： 1. 使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 Logo，确保设计准确并符合标准。 2. 将矢量 Logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中，这些软件可将矢量图形转换为 3D 模型。 3. 在 3D 建模软件中，根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度，确保可实际打印。 4. 将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建一个简单的 3D 文本作为乐高 Logo 并导出为 STL 文件的步骤： 1. 打开 Blender。 2. 打开脚本编辑器。 3. 输入脚本。 4. 运行脚本。 5. 检查生成的 STL 文件。

LLM 即语言逻辑模型（Language Logic Model），具有以下特点和工作原理： 在 LangChain 平台中，LLM 是与各种大模型进行交互的核心模型，是一个能够处理语言输入和输出的抽象概念，输入是用户的请求或问题字符串，输出是模型的回答或结果字符串。它能根据不同输入调用不同大模型完成多种语言任务，如文本生成、理解、翻译等。其优势在于让开发者无需关心大模型细节和复杂性，只关注语言逻辑和意义，还能灵活选择和切换大模型，甚至自己封装 LLM 实现特定语言逻辑和功能。 开源的中文大语言模型及数据集集合中包含如 CPMBee、TigerBot、书生·浦语、Aquila 等。 大语言模型如豆包在回复时采用流式输出方式，一个字一个字地推理生成内容。这类似于输入法的输入联想逻辑，会根据输入的单个字及上下文推测下一个字。但由于大模型学习数据规模海量，每次计算若带入全量数据，算力上难以承受。

学习了 AI 有可能赚钱，但不能保证每个人都能成功。在人工智能领域，存在许多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可在这些岗位获取不错收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业均有应用，具备 AI 技能能增加就业机会和职业发展可能。然而，能否赚钱取决于多种因素，包括个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅学会基础知识难以在竞争激烈的市场中突出，需要持续学习与实践。 另外，关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱，目前或许能获取一波红利，但并非长久之计。

以下是为您提供的新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 6. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 7. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，了解最新发展。 加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 需要注意的是，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。